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Enregistrement W2925846695 · doi:10.1136/bmjebm-2019-111174

Assessing assumptions for statistical analyses in randomised clinical trials

2019· article· en· W2925846695 sur OpenAlex
Emil Eik Nielsen, Anders Kehlet Nørskov, Theis Lange, Lehana Thabane, Jørn Wetterslev, Jan Beyersmann, Jacobo de Uña‐Álvarez, Valter Torri, Laurent Billot, Hein Putter, Per Winkel, Christian Gluud, Janus Christian Jakobsen

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBMJ evidence-based medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesNovo Nordisk Fonden
Mots-clésStatistical powerStatistical hypothesis testingClinical trialStatistical analysisComputer scienceStatistical modelEconometricsMedical physicsManagement scienceData scienceMedicineStatisticsMachine learningMathematicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to ensure the validity of results of randomised clinical trials and under some circumstances to optimise statistical power, most statistical methods require validation of underlying statistical assumptions. The present paper describes how trialists in major medical journals report tests of underlying statistical assumptions when analysing results of randomised clinical trials. We also consider possible solutions how to improve current practice by adequate reporting of tests of underlying statistical assumptions. We conclude that there is a need to reach consensus on which underlying assumptions should be assessed, how these underlying assumptions should be assessed and what should be done if the underlying assumptions are violated.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaMétarecherche
Domaine: Présentation des résultats · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnelhigh
gptMétarecherche
Domaine: Présentation des résultats · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnelhigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,651
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,836
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,867
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,6510,836
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,003
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,983
Tête enseignante GPT0,784
Écart entre enseignants0,199 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle